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TraceLLM
実際のAIアプリ向けLLM可観測性・トレースプラットフォーム
最終更新 2026/9/11
TraceLLMについて
TraceLLMは、プロンプト、検索、ツール呼び出し、モデルスパン、トークン使用量、エラー、エクスポートを検査可能な1つのワークフローにまとめます。SDKで実際のモデル、Agent、RAG、ツール呼び出しをラップでき、リクエストの実行場所を変える必要はありません。セッション、スパン、イベント、エラー、使用量、メタデータ、任意のコンテンツを1つのインタラクションに関連付け、コンテンツ保存、マスキング、サンプリング、スパン種別を制御できます。TraceLLMはOpenAI、Claude、Gemini、カスタムゲートウェイ、内部ツール、MCP形式のワークフローに対応し、選択したトレースをSigNoz、Honeycomb、Tempo、Datadog、またはOTLP HTTP collectorへ転送できます。
おすすめの利用者
AIアプリ開発チーム
Agent開発者
RAGアプリチーム
プラットフォーム／オブザーバビリティエンジニア
最適な利用シーン
モデル呼び出しのトレース
RAG検索とツール呼び出しの可観測性
Agentワークフローのデバッグ
AIアプリのトレースエクスポート
機能
統合トレースコンテキスト
セッション、スパン、イベント、エラー、トークン使用量、メタデータ、任意のコンテンツを1つのインタラクションに関連付けます。
制御可能なデータ取得
必要に応じて、コンテンツ、メタデータ、エラー、使用量、マスキング、サンプリング、スパン種別を選択します。
マルチプロバイダーとワークフロー対応
OpenAI、Claude、Gemini、カスタムゲートウェイ、内部ツール、MCP形式のワークフローに対応します。
外部トレースエクスポート
選択したトレースをSigNoz、Honeycomb、Tempo、Datadog、またはOTLP HTTP collectorへ転送します。
長所
- プロンプト、検索、ツール呼び出し、モデルスパン、トークン使用量、エラーを1つのワークフローに集約します。
- SDKでモデル、Agent、RAG、ツール呼び出しをラップし、リクエストの実行場所を変える必要がありません。
- コンテンツ、メタデータ、エラー、使用量、マスキング、サンプリング、スパン種別の取得を制御できます。
- SigNoz、Honeycomb、Tempo、Datadog、またはOTLP HTTP collectorにトレースをエクスポートできます。
よくある質問
OpenAI、Claude、Gemini、カスタムゲートウェイ、内部ツール、MCP形式のワークフローに対応しています。
Node SDK で実際のモデル、Agent、RAG、ツール呼び出しをラップできます。
ツール情報
開発者TraceLLM
リリース日2026/9/11
価格Free